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基于小波分析和神經網絡的電機故障診斷方法研究
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簡介:在電機故障診斷技術中,電機振動信號最能全面反映電機的運行狀態。由于電機振動信號屬于非平穩隨機信號,傳統的傅里葉變換從頻域角度進行信號分析,只能說明信號中某頻率成分幅值的大小和頻率密度,不能檢測奇異信號點的時域信息,而且還可能將含有豐富故障信息的微弱信號作為噪聲濾去。因此,不能完全滿足故障信號特征提取的要求。為解決這一問題,提出一種基于小波分析和神經網絡的電機故障診斷方法,該方法采用小波時頻分析技術對電機故障振動信號進行消噪濾波,通過小波包分解系數求取頻帶能量,根據各個頻帶能量的變化提取故障特征,應用BP
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